本文将介绍如何对顾客群体进行多维度分类，并在大促活动中实现针对性的顾客精细化运营。随后，将介绍根据顾客的分类和属性，对顾客、商品和场景进行打标的标签体系，以实现营销信息的精准投放，以及场景化主题活动页的自动生成和精准展示。在互联网的下半场，千人千面和个性化越来越重要，精细化运营已经成为电商成功的关键。对顾客进行特性分类，并设计相应的运营目标和策略，是实现顾客精细化运营的前提。

目标客群的划分应该按照可运营的不同维度进行。除了按照需求进行划分，比如母婴顾客、数码顾客、阅读顾客，还有其他重要的分类方式会影响运营策略和打法。下面列举了一些关键维度。

维度一：生命周期阶段。从这个维度来看，顾客大致可以分为潜客、新客、老客、沉默客、流失客。潜客是指没有购买过平台或店铺商品，但存在购买意向的顾客。其中，高潜客指转化可能性较高的顾客。新客是指下过一单的用户。老客是指下过多单，并保持合理的访问和下单频度的顾客。他们是最有价值的顾客，在大促活动中通常会积极参与。沉默客也被称为沉睡顾客，电商行业对沉默客的定义不一致。有的认为一定时间不到访算作沉默，更长时间不到访算作流失；也有的认为只要关键行为（如下单）超过一定时间没有发生，就算作沉默。大促运营可以适当拓展，将曾经高频但近期访问和下单频度明显降低的老客（半活跃顾客）和沉默客合并运营。这两类顾客都处于高流失风险状态，可以将沉默客看作是半活跃顾客的晚期形态。流失客指曾经是顾客，但后来不再到访的顾客。根据平台特性，可以通过设定“多长时间没有发生特定行为”来定义流失客。根据不同的生命周期阶段，可以制定差异化的大促运营方法。

潜客是指潜在顾客，也就是没有购买过平台或店铺的商品，但存在购买意向的顾客。其中，高潜客是指转化可能性较高的顾客，比如近期内对平台或店铺商品有注册、搜索、浏览、收藏、加购等高活跃度行为的访客，或是竞争对手店铺或平台的顾客。

新客是指注册了账号但从未下过单的顾客，或者只下过一单的顾客。新客在互联网行业的定义不太统一，但在本文中，新客指的是下过一单的用户。

老客是指下过多单，并且保持合理的访问和下单频率的顾客。他们是价值最高的顾客，在大促活动中通常会积极参与。根据统计数据显示，一个老客在一年的时间段内为平台贡献的价值大约是新客的四倍。

沉默客也被称为沉睡顾客，电商行业对沉默客的定义没有统一标准。有的将一定时间不到访的顾客称为沉默客，更长时间不到访的称为流失客；也有的定义是仍然到访但关键行为（如下单）已经超过一定时间没有发生。在大促运营中，可以将曾经高频但近期访问和下单频度明显降低的老客（半活跃顾客）和沉默客合并运营。这两类顾客都处于高流失风险状态，沉默客可以看作是半活跃顾客的晚期形态。

流失客指曾经是顾客（无论是新客还是老客），后来不再到访的顾客。流失客的定义没有行业统一标准，可以根据平台特性来设定“多长时间没有发生特定行为”来定义。例如，对于低频品类（如3C数码）为主的平台，如果顾客平均下单周期是1个月，那么12个月不到访可以作为一个合理的流失阈值；对于高频品类（如生鲜日百），下单周期是一周或更短，那么3个月不到访也可以算作流失。根据不同的流失客群，可以制定相应的运营方法。

在大促活动中，需要采取不同的策略来运营不同生命周期阶段的顾客。对于潜客，可以通过站外DMP、站内拉取用户id列表，然后通过EDM、Push、SMS、站内信等方式多次触达高潜客，引导他们在大促期间到访。对于新客，可以通过爆品推荐、新客专享券等方式，促使他们成为多单客，即老客。对于老客，可以引导他们渗透到高频品类，或通过付费会员、等级权益等方式来提高他们的忠诚度。老客对平台的认同度较高，数据也比较丰富准确，可以设计更多的运营动作，比如引导评论晒单、发起社交分享等。对于半活跃顾客和沉默客，他们的认知和记忆仍然存在，依然在网站上进行浏览。因此，在大促活动中，激活半活跃顾客和沉默客非常关键。可以制定针对性的沟通计划，在预热期、导入期和爆发期通过站内站外多渠道多次触达，精心撰写沟通文案，配合定向权益，争取提升激活比例。

最后，对于已经流失的顾客，建议放手，不再追求。实测结果显示，唤回流失客的ROI要远低于新客转化，且难度也很高。因此，在大促活动中，应该将重心放在潜客、新客、老客以及半活跃顾客和沉默客的运营上。

在2015年，我曾经进行了一个实验，抓取了300个高价值流失客户，并向他们发放了每人50元无门槛券，同时通过客服致电邀请他们回来。原本我认为，这相当于送上了50元钱的好处，并且客服的关怀会给他们带来意外惊喜，至少有80%到90%的顾客会回来吧？这可是全品类无门槛券。然而，结果有些出乎意料，只有60多个顾客回来使用了券。近80%的顾客居然连50元都不要，这在2015年这个获客成本较低的时代实在是令人意外，也让我深刻认识到流失顾客唤回的难度之高。而且，我还观察到这60多位回归的顾客后面的流失速度也很快。可能是因为他们的心已经离开，已经在其他平台养成了购物习惯。这表明，防止顾客流失的意义远远超过流失后的唤回。

维度二：RFM

RFM是CRM的一个重要模型，通过最近一次消费、消费频率和消费金额这三个维度来标记顾客的特征。

• 最近一次消费（Recency）：通过最近一次下单可以了解客户对平台的记忆强度和回购周期，从而确定针对该用户的接触策略和频次。

• 消费频率（Frequency）：通过消费频次可以了解客户对平台的忠诚度和购买习惯，从而确定资源投入和营销优先级。

• 消费金额（Monetary）：通过消费金额可以了解客户的消费能力和对平台商品的认可度，从而确定向该客户推荐的商品、折扣门槛和活动方案。

在大促活动中，可以对顾客的RFM进行评分，例如根据下图所示的RFM打分模型。RFM总分代表着用户对平台的价值，因此有营销理论认为应该重视RFM总分高于某个值的用户。然而，我认为大促是一个特殊的机遇，不是基于用户价值，而是基于增长机会来设置差异化策略，重点运营高潜力的顾客。

• 高M高F高R：这类顾客是最高价值的，但并不需要将其作为大促运营的重点。从逻辑上来说，大促是一个良机，可以触达和激活许多平时难以触达和激活的用户，运营投入的回报主要看增量。因此，最高价值的顾客可以在日常的忠诚度体系建设中重点维护，但不是大促的重点。

• 高M中F高R：这类顾客也是日常运营的重点，而不是大促运营的重点。可以以提高购买频次为核心诉求，通过会员、高频品类渗透、短时券等方式引导顾客提高购买频次。

• 高M高F中低R：这类顾客具有高价值，但存在流失风险，是大促运营的核心目标，应该通过大促重点召回。

• 中M高F高R：这类顾客对平台有较高的认同度，但消费力较弱，对价格敏感，或者消费品类集中在低单价品类。可以分析他们的品类偏好，对于价格敏感的顾客，大促活动可以主动召回，但潜力有限，不需要作为重点。但如果消费品类集中在低单价品类，可以通过大促重点引导他们购买高单价品类，例如增加对高单价品类爆品的曝光和定向发放品类券。

• 中M中F高R：这类顾客可能存在较好的潜力，以提高购买频次为核心诉求，同样是日常运营的重点，而不是大促运营的重点。对于其他顾客，可以进一步评估他们的订单均价。如果订单均价较高，可以通过大促活动召回并发放钩子券、引导购买高频品类、曝光会员专享权益，以提升购买频次和忠诚度；如果订单均价较低，则可以忽略。

维度三：AIPL

前文已经谈到AIPL是指认知、兴趣、购买和忠诚这四个阶段。这些阶段体现了用户对平台或店铺的认同度逐步递进的过程。在大促活动运营中，我们不再只关注卖卖卖，而是致力于打开源头，获得更多的“A”，并推动更多用户向下一级转化。

在大促前，首先要定义每个阶段的标志性动作，并统计每个阶段的人数，以及在一个时间段内（如一个月）从A到I、从I到P、从P到L以及从A到P的转化率。在大促准备阶段，首先要判断A的总人数是否合理，以及各个阶段的转化率是否理想，以确定运营的重点。如果A的总人数相对不足，则在蓄水预热阶段重点争取营销资源，在平台内外大力投放广告，提升平台关注度；对于店铺，则全力提升关注粉丝数量。在A的总人数合理的基础上，如果A到I、I到P和A到P的转化率不足，说明价格和导购方式可能对用户缺乏吸引力。大促是一个绝佳的时机，可以通过推广爆品、大幅促销和精细化运营（定向触达、精准推送券）等方式，快速实现转化。如果P到L的转化率不足，说明用户已经被转化，大促的作用变成了唤回，但仅凭一次大促显然不足以夯实忠诚度，只能作为触达用户的良机，在后续的日常运营中提升忠诚度。可以考虑在大促活动中推出高额会员折扣或专享权益，争取推动更多P用户成为付费会员，从而提升忠诚度。需要注意的是，免费会员对提升忠诚度并没有什么用处。

其它维度还有多个可以进一步做大促的精细化运营

对于那些关注和购买行为主要集中在某一品类的顾客来说，在大促期间的重点是引导他们跨品类购买。根据我们的统计数据显示，购买多个品类商品的用户，相比于只购买单一品类的用户，流失率要低得多，并且贡献的营收也更大。因此，在引导这类顾客时，我们应该重点关注高频品类，通过品类券和品类爆品推荐来进行引导。

对于那些在本店铺浏览重点类目但尚未成为顾客的用户（一般是竞品店铺的用户），他们是大促营销的重点对象。我们可以通过平台的DMP工具触达这些用户，并与竞品店铺进行竞争，争夺他们的下单行为。

大促敏感人群是指那些只在大促期间才购买或者偶尔购买的用户。虽然这些顾客在平时对平台的价值不大，但是他们在大促时可以贡献营收，推动大促业绩的增长。一旦识别出这些用户，我们可以在预热期重点引导他们收藏和加购商品，在预售期引导他们下定金，在大促时提醒他们支付。对于这些用户，只需要每次大促时叫他们回来就可以了，不需要太过重视。

标签体系的设计与使用

标签是精细化运营、千人千面、自动化场景搭建和营销信息精准推送的基础设施，对于运营、产品和营销而言具有重要意义，尤其在大促期间发挥着极为重要的作用。

标签是用来对顾客进行分类的，根据顾客的不同特征给他们打上相应的标签。比如，我们可以预定义一个叫做“郊游”的标签，这是一个典型的场景标签。当与郊游有关的商品出现时，比如旅游鞋、运动背包、烧烤食材、木炭和烧烤架等，我们可以给这些商品打上“郊游”标签。这个操作可以由负责商品的团队来完成。然后，我们通过系统机制对搜索和浏览了这些标签下商品的顾客进行标记，并通过程序判断这个标签的强度是否达到某个门槛。例如，小王只搜索了“运动背包”，我们不能确定他一定要去郊游，但如果小李搜索了“运动背包、烧烤木炭、一次性桌布、孜然”等多种与郊游相关的商品，系统会不断强化对小李的“郊游”标签，当这个标签的强度超过某个阈值时，我们可以很有把握地认为小李正在准备一次郊游，系统可以为小李打上“郊游”这个场景标签。在更复杂的情况下，这个场景标签还可以与用户匹配不同的概率数值。对于图文、视频、直播等内容，也可以进行相应的标记。比如一篇“慕田峪长城游玩攻略”的文章，或者一段“南汇野生动物园游记”，可以由作者或者编辑来打上“郊游”标签。这些内容也可以链接到相应的商品。

接下来，我们可以做很多事情。首先，开发多种控件，根据不同的逻辑抓取具有“郊游”标签的商品或内容，比如促销品、热销品、预售品、普通及长尾商品以及相关的品类券等。这些控件是通用的，在运营时只需指定它们根据什么标签抓取即可。随后，在“秋季出行”主题大促到来时，搭建郊游场景活动页，在该页面上配置多个上述场景控件，控件通过标签一组组地抓取相关商品、券和内容，并根据商品的场景匹配度、热度、折扣力度以及当前用户兴趣指数等多个维度进行自动排序，最终系统会自动生成活动场景页面。这样的页面不仅高度匹配“郊游”这个场景，也在具体商品和内容上实现了千人千面。然后，将活动入口曝光，可以是个性化的，也可以是固定的。除了在申请到的固定资源栏位上向所有人曝光“秋季出行”活动页，系统还可以判断当前用户是否具备“郊游”标签，如果具备，则在相应的个性化栏位上曝光该活动入口。最后，进行营销信息推送，可以通过“郊游”标签匹配到相应的顾客群体，对“秋季出行”大促信息进行精准推送。如果想推送一万条信息，只需要选择标签概率数值最高的前一万名顾客进行推送，以此类推。

当然，标签不仅仅局限于场景标签，其使用场景也不仅仅是大促。在日常的自动化场景搭建和线上营销中，标签都可以发挥重要作用。然而，在大促阶段，标签的作用尤为重要，是活动时不可避免的一部分。淘宝和京东等平台都有成熟的DMP后台，如淘宝直通车和京东京准通，里面定义了丰富的用户标签，供商家根据目标用户特征进行选择，并进行精准的广告投放。这些标签一般包括基础属性标签（如年龄、性别、购买力、会员等级和学历）、拓展属性标签（如婚姻状况和常驻城市等级）以及品牌/店铺标签（如品牌核心人群、品牌意向人群、竞品人群和潜在人群）等。对于这些标签，我们还可以进行扩展，例如可运营人群维度标签、根据用户动作打标、根据用户风格打标、根据品类和场景打标、根据消费特征打标、根据行为偏好打标以及自定义标签等。这些标签在精细化运营中可以发挥极为精准的作用。

标签体系的定义是由用户相关团队（如产品、运营、流量团队等）提供，并在长期运营过程中进行拓展优化。一旦标签及其标志动作确定，就可以通过BI利用数据库脚本（或程序）来完成初始打标工作，并开发技术上线自动打标和标签优化的程序。随后，系统根据用户持续的动作，不断对用户的标签集进行打标和优化，并标记概率（标签强度）。在冷启动阶段，新用户数据较少，标签比较难打，因此可以在注册流程中让用户自行勾选偏好标签，这通常非常准确有效。大促和日常运营类似，都是用户与系统不断交互的过程中，系统会给用户打上越来越精准的标签。标签可以理解为加在顾客上的定语，可以进行多重组合。运营团队根据目标人群特征，通过一组标签精准筛选用户，设计运营目标、策略和玩法，进行精细化运营。此外，还可以通过内部的DMP系统，将标签开放给平台商家，让商家通过选择标签组合来圈选用户，并给出流量竞价，以精准推送营销信息，并在个性化栏位（如“猜你喜欢”）中展示相应的商品和店铺，同时平台也会获得相应的广告收益。最后，标签本身可以进行多重组合（包括交集和并集），例如通过“属性+行为+状态”进行标签组合，从而可以精准地圈定用户，达到非常精细的运营目标。以“高购买力的低线级城市用户，浏览和收藏过戴森吹风机，有促销偏好并喜欢冲动消费的社交人群”为例，可以通过社交推荐向目标用户发送戴森折扣券，并在大促期间通过直播来吸引这些优质用户。由于精准度很高，因此在折扣商品库存方面不需要承担很大压力。通过以上理解，我们可以了解目标客群的运营维度，并在此基础上设计相应的标签体系，以标记用户、商品和场景，为大促的精细化运营提供有力支持。接下来的文章将探讨活动力度决策、活动预算和品类规划等方面的考虑。